授業計画 |
| 回数 |
学習目標 |
学習項目 |
| 1 |
■数学
データ分析に用いる基礎的な数学知識を説明できる。 |
基礎知識 数学記号
線形代数 ベクトル・行列演算 |
| 【理解度確認】課題 |
| 2 |
■数学
データ分析に用いる基礎的な数学知識を説明できる。 |
基礎解析 微分・積分、偏微分 |
| 【理解度確認】課題 |
| 3 |
■数学
データ分析に用いる基礎的な数学知識を説明できる。 |
確率統計 代表値、データ可視化、データの関係性、確率、分布 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 4 |
■Python
Pythonの基礎 |
コーディング規約
基本構文（条件分岐と繰り返し、例外、内包表記、ジェネレータ式、ファイル入出力、文字列操作） |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 5 |
■Python
Pythonの基礎 |
標準ライブラリ（re、logging、datetime、pickle、pathlib）
google Colaboratoryの使い方 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 6 |
■NumPy
NumPyの主要な使用用途を説明できる。
NumPyの使い方を説明できる。 |
1次元配列、2次元配列
変形、データ型、インデックスとスライス
データ再代入、参照とコピー |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 7 |
■NumPy
NumPyの使い方を説明できる。 |
ユニバーサルファンクション
ブロードキャスト
配列の掛け算（ドット積）
判定・真偽値
メソッド |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 8 |
■pandas
pandasの主要な使用用途を説明できる。
pandasの使い方を説明できる。 |
Series/DataFrameとは
データの抽出
CSV/Excel/Webサイトのデータ読込
CSV/Excelのデータ書込 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 9 |
■Matplotlib
Matplotlibの主要な使用用途を説明できる。
Matplotlibの使い方を説明できる。 |
条件付抽出
データ型変換
並べ替え
カラム削除
計算結果の列挿入 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 10 |
■Matplotlib
Matplotlibの使い方を説明できる。 |
時系列データ
欠損値処理
データ連結
統計データと要約 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 11 |
■Matplotlib
Matplotlibの使い方を説明できる。 |
MATLAB/オブジェクト指向スタイル
スタイル/タイトル/軸ラベル/凡例/ファイル出力
折れ線グラフ/棒グラフ/散布図 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 12 |
■Matplotlib
Matplotlibの使い方を説明できる。 |
ヒストグラム/箱ひげ図/円グラフ/複合グラフ
線のスタイル/フォント/テキスト描画 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 13 |
■scikit-learn
scikit-learnの主要な使用用途を説明できる。
scikit-learnの使い方を説明できる。 |
前処理（欠損値対応、One-hotエンコーディング、分散正規化）
分類問題に関する手法（SVM、決定木、ランダムフォレスト） |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 14 |
■scikit-learn
scikit-learnの使い方を説明できる。 |
回帰問題に関する手法 |
| 【理解度確認】実習課題 |
| 15 |
■scikit-learn
scikit-learnの使い方を説明できる。 |
次元削減（PCA）、評価（混同行列、交差検証、ROC曲線）
ハイパーパラメタ（グリッドサーチ）
クラスタリング（k-means） |
| 【理解度確認】実習課題 |
